Yapay zekâ verilerimizi koruyabilir mi?

Julie Trias ve Elizabeth Nammour, Airbnb’de şirketin veri ekibinde birlikte çalışırken, çeşitli kaynaklara yayılan verilerle uğraşmak zorunda kaldılar ve bu büyüyen yayılma, verileri güvende tutma konusunda zorluklara yol açtı. Kurucuların mevcut veri koruma seçenekleriyle ilgili yaşadığı hayal kırıklığı, onları bir şirket kurmaya ve istedikleri otomatik veri koruma aracını oluşturmaya motive etti.

Salı günü, Teleskope adlı girişim 5 milyon dolarlık bir tohum yatırımı yaptığını duyurdu.

Trias, şunları söyledi: “Airbnb’deki verileri anlamamıza, korumamıza, silmemize ve düzenlememize yardımcı olacak bir dizi farklı aracı test ettik, ancak geliştiricilerin bunu otomatik olarak yapmasına yardımcı olabilecek bir aracın olmadığını fark ettik.”

Bu, hiçbir çözümün olmadığı anlamına gelmiyor, ancak veri sınıflandırma araçları gibi mevcut olanlar çok sayıda hatalı pozitif sonuç üretti ve ölçeklendirme sorunları yaşadı. “Algılama aşamasından gerçek düzeltme aşamasına geçmenize, yani verileri düzenleme, verileri izole etme veya veriler üzerinde herhangi bir eylem gerçekleştirme aşamasına geçmenize yardımcı olabilecek bir araç yoktu.” Teleskope’un geliştirdiği çözüm, müşterilerin çeşitli veri kaynaklarına bağlanmalarına, çeşitli veri depolarındaki hassas verileri otomatik bir şekilde tanımlamalarına ve gerektiğinde bunları izole etmelerine veya silmelerine olanak tanıyor.

Şu anda birkaç farklı kullanım durumları var: “Artık esas olarak yalnızca ürün geliştiricilerine değil, veri ambarlarındaki tüm veri kümelerini temizlemek isteyen veya bir tanesini temizlemek isteyen veri yönetişimi mühendislerine de satış yapıyoruz. Veri kümesini model eğitimi için kullanmadan önce veya birden fazla veri kümesine sahip olduklarında uyumluluk amacıyla belirli bir kullanıcıya ait verileri silmeleri gerekiyor” dedi.

Çözüm, veri türüne bağlı olarak farklı modellerin devreye girdiği Trias’ın “modeller dizisi” olarak adlandırdığı şeye dayanıyor. “Örneğin, doğal dildeki konuşma türleri gibi verileri sınıflandırmada gerçekten iyi olan bir model geliştirdik. Yapılandırılmış tablo biçimli formatlarla gerçekten iyi çalışan bir model geliştirdik. Hassas verileri bir kod tabanı dosyasında veya bir günlük dosyasında sınıflandırabilen bir model eğittik” dedi.

Trias, böyle bir ürün oluşturacak altyapıya ve kökene sahip olmalarına rağmen, risk sermayesi dünyasında ve şirketi ilk kurduklarında nasıl satış konuşması yapacakları konusunda pek bilgili olmadıklarını ve kadın kurucu ekiplerin daha büyük bir zorlukla karşı karşıya olduğunu söylüyor. Genel olarak yatırımcılar. “Sanırım en zor kısım, VC çağrıları yapmaya ilk başladığımızda bunu nasıl yapacağımıza dair hiçbir fikrimizin olmamasıydı. Tasarım ortağının ne olduğunu bile bilmiyorduk. Biz ürün öncesiydik, her şeyden önceydik ve tüm VC dilini bilmiyorduk. Dolayısıyla risk sermayedarlarıyla ilk toplantılarımızı yaptığımızda çok hazırlıksızdık” dedi.

Zamanla sunumlarını geliştirdiler ve onları ve vizyonlarını anlayan yatırımcıları bulmayı başardılar. Başlangıç ​​finansmanı, Lerer Hippeau ve Plug and Play Ventures’ın katılımıyla Primary Venture Partners tarafından yönetildi ve şirketin tohum öncesi turunu yöneten Essence VC de gerçekleşti.

Son gelişmelerden ilk siz haberdar olmak için bizi takip edin.